Infekcije koje su se nekada rutinski liječile antibioticima postaju sve ozbiljniji medicinski izazov. Kako raste otpornost bakterija na antibiotike, raste i potreba za alternativnim pristupima liječenju. Jedan od njih uključuje bakteriofage, viruse koji napadaju bakterije, ali ne i ljudske stanice.
No njihova primjena nosi važan izazov. Pojedini bakteriofag djeluje samo na određene bakterijske sojeve, što znači da je za svaku infekciju potrebno pronaći odgovarajućeg kandidata. Danas se taj proces temelji na dugotrajnom laboratorijskom testiranju velikog broja kombinacija bakterija i bakteriofaga.
Hrvatski startup Lyzor Tx, koji raste kroz naš Startup Factory akcelerator, razvija AI platformu koja bi taj proces mogla značajno ubrzati. Umjesto da se odgovarajući bakteriofagi traže isključivo testiranjem u laboratoriju, njihov model analizira genetske podatke i predviđa koji kandidati imaju najveću vjerojatnost djelovanja na određeni bakterijski soj. Cilj tima je početni odabir bakteriofaga skratiti s približno dva tjedna na dva dana, a time laboratorijima omogućiti da svoje resurse usmjere na testiranje najizglednijih kandidata.
Kada medicinski problem postane osobna motivacija
Iza Lyzora stoji tročlani tim koji povezuje znanja iz evolucijske biologije, molekularne biologije, bioinformatike i razvoja softvera. No ideja za projekt nije nastala samo iz znanstvenog interesa.
Lorena Derežanin, voditeljica tima i direktorica Lyzor Therapeuticsa, o bakteriofagima je razmišljala i prije pokretanja tvrtke. Ozbiljniji razgovori o razvoju vlastitog rješenja započeli su nakon što je bakterijska infekcija završila smrtnim ishodom za jednog člana obitelji.
Taj je događaj postao snažna motivacija za istraživanje načina na koji bi se potraga za odgovarajućim bakteriofagima mogla ubrzati.
Polazište projekta bilo je pitanje: mogu li se na temelju genoma bakterije i bakteriofaga unaprijed procijeniti kombinacije koje imaju najveću vjerojatnost uspjeha?
Odgovor na to pitanje danas traže kroz razvoj AI platforme koja bi laboratorijima trebala pomoći u bržem i učinkovitijem odabiru kandidata za daljnje testiranje.
Umjesto testiranja svih kombinacija, pronaći one najizglednije
Specifičnost bakteriofaga istodobno je jedna od njihovih najvećih prednosti i jedan od izazova za širu primjenu. Umjesto testiranja velikog broja kombinacija, Lyzorova platforma trebala bi laboratorijima pomoći da najprije prepoznaju najizglednije kandidate. Time se ne bi uklonila potreba za laboratorijskim testiranjem, nego bi se smanjio broj kombinacija koje je potrebno ispitati.
Prvi potencijalni kupci Lyzorove platforme su proizvođači bakteriofaga, biotehnološke tvrtke i specijalizirani laboratoriji. Krajnju korist od bržeg odabira odgovarajućih bakteriofaga mogli bi imati pacijenti s teškim infekcijama otpornima na antibiotike, posebno u slučajevima kada postojeće terapije nisu dovoljne.
Dugoročno žele razvijati i mogućnost dizajniranja bakteriofaga za točno određene bakterije, čime bi priprema personalizirane terapije mogla postati brža i učinkovitija.
Tri stručne perspektive, jedan problem
Lyzorov razvojni tim okuplja troje stručnjaka čija se znanja nadopunjuju.
Lorena Derežanin doktorirala je evolucijsku biologiju, a kao bioinformatičarka radila je na analizi genomskih podataka u Berlinskom institutu za zdravlje pri sveučilišnoj bolnici Charité. U Lyzoru vodi razvoj AI platforme, analizu podataka i poslovnu strategiju.
Sandra Kolundžija, molekularna biologinja, zadužena je za znanstveni i laboratorijski dio projekta. Njezino iskustvo obuhvaća karakterizaciju bakteriofaga i njihovo testiranje na bakterijskim izolatima. Sudjelovala je i u pronalasku i testiranju bakteriofaga za pacijenticu s teškom infekcijom aortnog presatka, u okviru prve primjene fagoterapije u Singapuru.
Treći član tima je Zoltán Marić, softverski inženjer s više od 15 godina iskustva, zadužen za računalnu infrastrukturu te razvoj i testiranje AI modela. Tim surađuje i s vanjskim savjetnikom za regulatorna pitanja.
„Svi smo se objeručke primili rješavanja ovog problema, uhvatili smo momentum i nije nam bilo teško spojiti Sandrino iskustvo rada s fagima, moje znanje o bioinformatici i genomskim podacima i Zoltánovo programersko iskustvo”, objašnjava Lorena.
Od prvog modela do neovisne laboratorijske validacije
Iako Lyzor kao razvojni tim postoji tek od početka 2026. godine, a kao društvo s ograničenom odgovornošću od svibnja, već su razvili prvi AI model i okupili partnere za njegovu neovisnu validaciju.
Sada moraju provjeriti koliko pouzdano model može predvidjeti aktivnost bakteriofaga na podacima koji nisu korišteni u njegovu razvoju. Jednako je važno utvrditi koliko bi laboratorijskih testiranja takav pristup doista mogao uštedjeti.
U sljedećih šest mjeseci tim planira provesti eksperimentalnu validaciju u suradnji s Prirodoslovno-matematičkim fakultetom u Zagrebu i jednim inozemnim proizvođačem bakteriofaga. Predviđanja AI modela uspoređivat će sa stvarnim laboratorijskim rezultatima kako bi provjerili njegovu učinkovitost. Za Lyzor je to prijelaz iz faze u kojoj razvijaju tehnološko rješenje u fazu u kojoj moraju pokazati njegovu pouzdanost i praktičnu vrijednost za potencijalne korisnike.
ZICER kao podrška tehnološkoj i poslovnoj validaciji
Za ZICER-ove akceleracijske programe tim je doznao prateći hrvatsku startup zajednicu i domaće deeptech inicijative, još prije Lorenina povratka iz Berlina. U Startup Factory uključili su se u trenutku kada, uz daljnji razvoj tehnologije, trebaju provjeriti i njezin komercijalni potencijal.
Od programa očekuju mentorsku podršku u preispitivanju vlastitih pretpostavki, prepoznavanju slabih točaka projekta i razvoju održivog poslovnog modela.
Već na samom početku sudjelovanja u programu ostvarili su konkretnu korist. Kroz ZICER su aktivirali 10.000 američkih dolara AWS kredita za korištenje cloud infrastrukture i AI alata, čime smanjuju troškove razvoja modela. Za tim koji razvija računalno zahtjevnu tehnologiju u ranoj fazi poslovanja, takva podrška omogućuje da veći dio raspoloživih resursa usmjere na daljnji razvoj i testiranje.
Od AI platforme prema hrvatskoj banci bakteriofaga
U sljedećih godinu dana Lyzor želi imati platformu čija je učinkovitost potvrđena na neovisnim podacima, provesti prvi veći pilot-projekt s komercijalnim partnerom i pripremiti se za investicijsku rundu.
Paralelno pripremaju prijave na europske pozive te s Prirodoslovno-matematičkim fakultetom rade na proširenju zbirke karakteriziranih bakteriofaga.
Za pet godina Lyzor želi svoju platformu vidjeti u vodećim europskim laboratorijima i kod proizvođača bakteriofaga, uz prve komercijalne partnere u Sjedinjenim Američkim Državama. Jedan od važnih koraka prema tom cilju je sudjelovanje u izgradnji hrvatske banke bakteriofaga usmjerene na bakterijske sojeve koji cirkuliraju u domaćim bolnicama.
Na temelju prikupljenih podataka njihov bi AI model mogao predviđati koje kombinacije bakteriofaga i bakterija imaju najveću vjerojatnost uspjeha, ali i prepoznati opasne bakterijske sojeve za koje u postojećim zbirkama još nema odgovarajućih kandidata.
Takvi bi podaci potom mogli usmjeravati potragu za novim bakteriofagima i razvoj ciljano dizajniranih terapija.
U Lyzoru pritom ne očekuju da će fagoterapija u sljedećih pet godina postati standard liječenja u cijeloj Europi. Svjesni su da njezina šira primjena zahtijeva odgovarajuće regulatorne okvire, veće proizvodne kapacitete, dostupne zbirke bakteriofaga i pouzdane načine njihova brzog odabira. Upravo u posljednjem dijelu tog procesa vide svoju dugoročnu ulogu.
Za Lyzor sljedeći korak nije samo daljnji razvoj AI modela, nego dokazivanje njegove pouzdanosti u stvarnim laboratorijskim uvjetima.
Jer u području u kojem potraga za odgovarajućim bakteriofagom može trajati tjednima, vrijednost tehnologije neće se mjeriti samo točnošću predviđanja, nego i vremenom koje može uštedjeti laboratorijima.